本发明提出了一种基于TCN架构的销量预测方法、系统、设备及介质，方法包括：采集历史销售数据，提取销售商品的时间序列数据进行预处理后，构建预测训练集；基于TCN模块构建销量神经网络预测模型；生成所述预测模型的多目标预训练任务，将所述预测训...

本发明提出了一种基于难度学习的语言模型微调方法、系统、设备及介质，方法包括：根据电商业务领域更新基于编码器语言模型的预训练权重，采集电商业务领域的问答文本作为样本数据；基于样本数据构建监督学习的微调数据集作为语言模型的训练样本；构建样本...

本发明提出了一种基于动态信息的模型增量微调方法、系统、设备及介质，方法包括：采集商品信息数据，对所述商品信息数据进行预处理，获得商品变化数据；基于所述商品变化数据确定监督训练集的监督问题，基于所述监督问题和商品变化数据构建语言模型的监督...

本发明提出了一种复杂样本的关系抽取方法、系统、设备及介质，方法包括：获取样本数据，对样本数据进行预处理；采用BERT模型作为语言编码器构建关系抽取模型，对关系抽取模型进行微调优化；通过关系抽取模型对样本数据进行初预测，输出识别错误的样本...

本发明提出了一种基于映射的高效数据查询方法、系统、设备及介质，方法包括：响应于查询预计算请求，获取目标查询字段；解析数据类型并基于位数整值进行数据类型归类；根据数据类型归类确定目标查询字段的映射规则和对应的映射位数分配后对目标查询字段进...

本发明提出了一种基于分类任务的语言模型语料训练方法及系统，方法包括：采集样本语料并进行数据清洗操作；选择部分数据清洗后的样本语料进行人工标注，获得第一标注语料；将第一标注语料中人工标注的问法语义label转换为code表达，构建问法语义...